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基于L-M网络的涡扇发动机动态过程辨识 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了多层前馈网络的Levenberg-Marquardt (LM)算法,对涡扇发动机动态过程的数学模型进行了分析和简化,运用多层前馈网络L-M算法对涡扇发动机进行加力推力变换时的非线性MIMO动态过程的数学模型进行了辨识,辨识所用样本数据和测试数据均为试飞实测数据.辨识结果表明,这种方法收敛快精度高,非常适合于涡扇发动机非线性动态过程的建模. 相似文献
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神经网络在流体火箭发动机故障检测中的应用(Ⅰ)非线性辨识技术 总被引:2,自引:2,他引:0
应用BP神经网络,提出了一种流体火箭发动机故障实时检测系统,它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障,液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明:基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。 相似文献
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基于RBF网络的航空发动机辨识模型 总被引:6,自引:3,他引:6
利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。 相似文献
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利用BP网络进行发动机故障诊断的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
范作民 《中国民航学院学报》1996,14(3):1-9
探讨了利用人工神经网络的BP网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对BP网络的故障诊断功能进行了研究,并且对BP网络与主因子模型两种算法进行了比较。 相似文献
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针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速ng、输出轴转速nr和涡轮后温度T4都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。 相似文献
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基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型 总被引:1,自引:1,他引:1
利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本,采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识,结果表明:这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。 相似文献
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基于支持向量机的航空发动机辨识模型 总被引:4,自引:3,他引:4
针对航空发动机具有强非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时存在的局部较小,过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的通用发动机模型辨识方法。该方法基于现代统计学习理论,采用结构风险最小化准则,保证了网络具有很强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成。本文采用实测到的发动机飞行记录数据作为训练样本,利用回归型支持向量机建立了发动机的辨识模型,研究结果表明该方法的辨识精度较高,鲁棒性、容错性较好,具有较大的实用价值。 相似文献
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神经网络在发动机自适应建模中的应用研究 总被引:9,自引:5,他引:9
提出了一种新的基于神经网络的发动机自适应实时模型的建模方法。建模的思想是认为发动机的任何非额定工作都将导致其输出参数的变化,因而可以把这些参数偏离正常工作参数值的变化量,也就是输出偏离量,用来表征发动机的非额定工作情况。把它们作为增广的状态变量,设计卡尔曼滤波器对其进行最优估计,然后用这些输出偏离量的估计值,通过由BP神经网络训练出来的可测输出偏离量与未测输出偏离量的映射关系来校正机载发动机模型的计算输出,使之与真实发动机的输出一致,从而使实时机载模型获得对任何发动机非额定工况的自适应能力。 相似文献
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粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献
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航空发动机的性能退化是影响飞机飞行安全的重要因素。准确预测发动机的退化过程,对于飞机安全飞行具有重要意义。针对航空发动机剩余寿命预测问题,本文提出了一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相融合的数据驱动模型。与常规使用单一的神经网络不同,所提出的融合模型结合了两种神经网络的优点,利用卷积神经网络提取数据中的空间特征并采用长短期记忆网络提取时间特征。实验结果证实,在寿命预测中,所提出的数据驱动模型与已有的方法相比,评分和均方根误差分别下降了32%和6.4%,因此,所提出的数据驱动模型可对数据中所包含的信息进行充分挖掘,其对航空发动机寿命预测精度较高,并具有良好的稳定性。 相似文献
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航空发动机分布式控制系统结构分析 总被引:21,自引:3,他引:21
对近年来航空发动机分布式控制系统的研究作了简要分析。重点分析了航空发动机分布式控制系统的结构、功能和优点;比较了几种分布式数据总线和电源总线的优缺点,并指出了适用于航空发动机分布式控制系统的数据总线和电源总线选择;分析了发动机运行环境对开发分布式控制系统的影响,并提出了可能的解决方案;指出了开展航空发动机分布式控制系统研究的重要性和未来的发展方向。 相似文献
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航空发动机质量的好坏直接影响飞机飞行的可靠性,本文研究了航空发动机全寿命周期过程中产生的各种质量数据;为了有效集成和共享数据信息,以发动机的组成要素为依据,对数据信息进行分类分析,并将质量信息分为产品类、组件类、零件类;最后建立了质量数据信息系统体系结构,实现了航空发动机质量数据从采集、分类、传递到共享达到集成化的管理。 相似文献